Een vrijwillig eigen risico alleen weggelegd voor gezonde mensen? Nicole Kaupmann en France Portrait Introductie Op de markt voor ziektekostenverzekeringen gaat het om het verminderen van financiële onzekerheid als gevolg van ziekte en de medische kosten die daarmee samengaan. Uitgaven aan gezondheidszorg zijn, door de grote mate van onzekerheid over het tijdstip en de omvang van de benodigde zorg, moeilijk te plannen. Daarom zullen risico-averse mensen zich willen verzekeren om zo de financiële onzekerheid te verminderen. Echter kan dit leiden tot consument geïnduceerde moral hazard. Dit betekent dat de zorgconsument, na het betalen van de verzekeringspremie, niet of nauwelijks meer een financiële prijsprikkel ervaart en dat de kans bestaat dat hij of zij meer en/of duurdere zorg consumeert dan strikt noodzakelijk is. Om dit fenomeen tegen te gaan wordt o.a. gebruik gemaakt van vrijwillige eigen risico’s. De zorgverzekerde neemt dan een deel van de zorgkosten voor eigen rekening en krijgt in ruil daarvoor premiekorting. Mogelijk leidt dit tot zelfselectie van zorgverzekerden als verzekerden die gemiddeld gezien lagere ziektekosten verwachten eerder zullen kiezen voor een vrijwillig eigen risico dan anderen. Een denkbare consequentie daarvan is dat het verwachte remgeldeffect van vrijwillige eigen risico’s klein zal blijven als het gemiddeld gezien vooral de populatie van gezondere zorgverzekerden betreft.[2,3] Bovendien zorgt zelfselectie mogelijk voor een afname van de solidariteit. Uit onderzoek is namelijk gebleken dat de rijkere mensen gemiddeld gezien gezonder zijn en dus eerder zullen kiezen voor een vrijwillig eigen risico, mede ook omdat zij het financiële risico kunnen nemen.[4,6] Het risicovereveningssysteem lijkt niet goed genoeg te corrigeren voor verschillen in gezondheid.[10] Dit zou betekenen dat de premiekorting voor een vrijwillig eigen risico gedeeltelijk bestaat uit verschillen in gezondheid en dus zorgt voor een afname in de solidariteit.[1,5] In januari 2006 is in Nederland een nieuw zorgstelsel ingevoerd. Iedereen die in Nederland woont of er loonbelasting betaalt is verplicht een basiszorgverzekering te hebben. Zorgverzekeraars zijn verplicht iedereen te accepteren voor het basisverzekeringspakket. Zorgverzekerden kunnen elk jaar overstappen van zorgverzekeraar. De nominale zorgpremie wordt door de zorgverzekeraars zelf vastgesteld, wat er toe kan leiden dat de premie per zorgverzekeraar verschilt. Het is echter verboden om voor het basispakket een hogere premie in rekening te brengen aan verzekerden met verwachte hoge zorgkosten. Sinds 2006 bestaat de mogelijkheid tot een vrijwillig eigen risico van €100 tot maximaal €500. Hoe hoger het gekozen vrijwillig eigen risico, hoe groter de premiekorting.[1,8] De premiekorting mag niet gedifferentieerd worden naar risicokarakteristieken. Het vrijwillig eigen risico is gemaximaliseerd, omdat door de aanwezigheid van risicoverevening zorgverzekeraars geen hoge premiekorting kunnen geven in ruil voor een vrijwillig eigen risico.[10] Deze studie onderzoekt de mate van zelfselectie op basis van gezondheid en sociaal-economische karakteristieken bij het nemen van een vrijwillig eigen risico in de context van het nieuwe zorgstelsel in Nederland. Er wordt gebruik gemaakt van cross-sectionele data die verzameld zijn in de periode januari - maart 2006, direct na de invoering van het nieuwe zorgstelsel.[7]
Methode Studiepopulatie en studiedesign De studiepopulatie bestaat uit individuen van 18 jaar en ouder die willekeurig getrokken zijn uit het telefoonboek van heel Nederland. Deze individuen werden eerst opgebeld (overdag en/of ’s avonds) en kregen, na het geven toestemming, binnen een week een vragenlijst met bijgevoegde antwoordenvelop toegestuurd. In het telefoongesprek werd kort de bedoeling van VGE Bulletin – maart 2010
7
het onderzoek uitgelegd en werd benadrukt dat de vragenlijsten volledig anoniem en niet gecodeerd verwerkt zouden worden. 1200 individuen hebben toestemming gegeven voor het sturen van de vragenlijst. Uiteindelijk hebben 889 individuen de vragenlijst ingevuld en geretourneerd. Dit was ruim voldoende om onze onderzoeksvraag te kunnen beantwoorden.[7] Variabelen De afhankelijke variabele geeft aan of een deelnemer een vrijwillig eigen risico heeft of niet (de data bevatten geen informatie over de hoogte van het eigen risico). De determinanten die betrekking hebben op gezondheid zijn de ervaren gezondheid, het aantal contacten met de huisarts en het aantal contacten met een specialist. De variabele ‘ervaren gezondheid’ bestaat uit vijf categorieën, namelijk heel goed, goed, niet goed/niet slecht, slecht en heel slecht. De variabele ‘contact huisarts’ meet hoe vaak een deelnemer de huisarts bezocht heeft in de afgelopen zes maanden. De antwoordcategorieën bestaan uit: weinig (0 tot 2 keer), midden (3 tot 5 keer) en veel (6 of meer keer). De variabele ‘contact specialist’ meet hoe vaak een deelnemer specialisten bezocht heeft in de afgelopen zes maanden. De antwoordcategorieën bestaan uit: weinig (0 tot 1 keer), midden (2 tot 5 keer) en veel (6 of meer keer). De volgende sociaal-economische variabelen zijn geïncludeerd: het opleidingsniveau, het kunnen rondkomen met het netto inkomen en het ontvangen van zorgtoeslag. De variabele ‘opleidingsniveau’ is onder te verdelen in laag (geen opleiding, lager onderwijs, lager beroepsonderwijs), midden (middelbaar algemeen onderwijs, middelbaar beroepsonderwijs, voortgezet algemeen onderwijs) en hoog (hoger beroepsonderwijs, wetenschappelijk onderwijs). De vier categorieën voor de variabele ‘rondkomen met het netto inkomen’ zijn goed, voldoende, matig en slecht. De variabele ‘ontvangen zorgtoeslag’ geeft aan of een deelnemer zorgtoeslag ontvangt of niet. De dataset bevat ook informatie over demografische karakteristieken zoals geslacht, leeftijd, nationaliteit, partner status en aantal kinderen jonger dan 18 jaar. Verder geeft de dataset informatie over het al dan niet hebben van een aanvullende verzekering en de soort polis. Statistische analyses In dit onderzoek wordt gebruik gemaakt van logistische regressie analyses. Voorafgaand hieraan zijn er chi-kwadraat toetsen en onafhankelijke t-toetsen uitgevoerd om te kijken of er significante verschillen bestaan tussen individuen met en individuen zonder vrijwillig eigen risico. Alle missende waarden worden buiten beschouwing gelaten. De analyses zijn uitgevoerd in SPSS, v.15.0. In stap 1 zijn twee logistische modellen geconstrueerd: één waarin is gecorrigeerd voor gezondheids-karakteristieken en één waarin is gecorrigeerd voor sociaal-economische karakteristieken. Op basis van de schattingsresultaten van deze twee modellen is in stap 2 één model gevormd waarin alleen gecorrigeerd is voor de significante gezondheidskarakteristieken en de significante sociaal-economische karakteristieken gevonden in stap 1. Een confounder is, in deze context, een variabele die de mogelijke relatie tussen gezondheid en sociaal-economische karakteristieken en het nemen een vrijwillig eigen risico, geheel of gedeeltelijk verklaart. De variabelen ´geslacht´, ´leeftijd’, ´allochtoon´, ´samenleven met partner´, ´aantal kinderen onder de 18 jaar´ en ´aanvullend verzekerd´ zijn gecontroleerd op confounding. Het zou bijvoorbeeld kunnen dat mensen met partner gemiddeld gezonder en rijker zijn dan mensen zonder partner en dat het hebben van een partner de relatie verklaart tussen gezondheid, sociaal-economische verschillen en het nemen van een vrijwillig eigen risico. Variabelen zijn opgenomen als confounder als tenminste één van de parameters van de gezondheids- en sociaal-economische indicatoren van stap 2 met meer dan 10% veranderde na het opnemen van de variabele in het model. In stap 3 zijn modellen geschat die gecorrigeerd zijn voor alle gevonden confounders. Ook is onderzocht of de gevonden relatie 8
VGE Bulletin – maart 2010
anders blijkt te zijn voor mannen en vrouwen, en jongeren en ouderen. Dat is gedaan door interactievariabelen tussen de gezondheids- of sociaal-economische variabelen en geslacht of leeftijd toe te voegen aan de modellen. Stel dat de parameter die geassocieerd is met bijvoorbeeld de interactievariabele voor ervaren gezondheid en geslacht significant is, dan is de relatie tussen ervaren gezondheid en het hebben van een eigen risico verschillend voor mannen en vrouwen.
Resultaten Beschrijving variabelen Tabel 1 geeft beschrijvende informatie over de meegenomen variabelen weer, volgens het wel of niet hebben van een eigen risico. De onderzochte populatie is tussen de 20 en 100 jaar oud, met een gemiddelde van 56,6 jaar en een standaard deviatie van 16,2 jaar. Hiervan zijn er 483 vrouw (54,3%), 404 man (45,4%) en van twee mensen is het geslacht niet bekend (0,2%). Daarbij hebben 74 individuen (8,3%) een eigen risico. Merk op dat er 18 individuen waren die niet wisten of ze wel of geen eigen risico hadden (2,0%). Deze individuen zijn niet meegenomen in de analyses.[7] Tabel 1: Karakteristieken onderzoekspopulatie, (volgens wel of niet eigen risico)
Gezondheid (%) Ervaren gezondheid Heel goed + goed Niet goed/niet slecht Slecht + heel slecht Contact huisarts Weinig Midden Veel Contact specialist % Weinig Midden Veel Sociaal-economische status (%) Ontvangen zorgtoeslag Ja Rondkomen met netto inkomen Goed Voldoende Matig Slecht Opleidingsniveau Laag Midden Hoog Demografische karakteristieken Man (%) Leeftijd (gemiddelde, SD) Allochtoon (%) Samenleven met partner ( %) Aantal kinderen jonger dan 18 jaar Aanvullend verzekerd (%) Totaal
Geen eigen risico
Wel eigen risico
71.7 21,5 5,9
86,5 12,2 1,4
56,3 27,7 14,6
82,4 12,2 5,4
65,4 24,3 8,6
82,4 14,9 2,7
44,8
27,0
41,2 36,7 16,6 3,5
59,5 23,0 13,5 2,7
19,8 43,5 35,7
6,8 41,9 51,4
45,2 57,02 (16,0) 8,2 73,2 0,46 (SD=0,921) 94,2 74 (8,3)
58,1 51,32 (15,6) 9,5 73,0 0,64 (SD=1,001) 82,4 797 (89,6)
P-waarde
0,001
0,000
0,016
0,004 0,025
0,005
0,034 0,003 0,711 0,919 0,131 0,000
De preliminaire analyses laten significante associaties zien tussen het hebben van een eigen risico en alle onderzochte gezondheids- en sociaal-economische indicatoren. De verschillen tussen het wel en niet hebben van een eigen risico blijken enkel significant te zijn bij de variabelen ´geslacht´, ´leeftijd´ en ´aanvullend verzekerd´. Bij de variabelen ´allochtoon´, ´samenleven met partner´ en ´aantal kinderen jonger dan 18 jaar´ zijn de verschillen tussen VGE Bulletin – maart 2010
9
het wel en niet hebben van een eigen risico niet significant. Parametrische resultaten Tabel 2 laat de resultaten zien van de analyses uit stap 2 (namelijk van de modellen gecorrigeerd voor significante gezondheids- en sociaal-economische determinanten en niet gecorrigeerd voor confounders). Tabel 3 laat de resultaten zien van de analyses uit stap 3 (namelijk van de modellen gecorrigeerd voor significante gezondheids- en sociaal-economische determinanten en gecorrigeerd voor confounders). Tabel 2: Resultaat logistisch model eigen risico (niet gecorrigeerd voor confounders)
Ervaren gezondheid Contact huisarts Opleidingsniveau
Parameter
Odd ratio
S.E.
P-waarde
95% BI
-0,45 -0,62 0,46
0,64 0,54 1,59
0,24 0,26 0,19
0,03 0,02 0,02
[0,43 - 0,95] [0,33 - 0,89] [1,10 - 2,30]
De variabelen ‘ervaren gezondheid’, ‘contact huisarts’ en ‘opleidingsniveau’ zijn significant geassocieerd met het nemen van een vrijwillig eigen risico in de modellen van stap 2 en stap 3 (namelijk wel en niet gecorrigeerd voor de confounders). Mensen met een slechte ervaren gezondheid, die vaak naar de huisarts gaan, en die laag opgeleid zijn nemen minder vaak een eigen risico dan anderen. Verder nemen individuen met kinderen jonger dan 18 of die zonder aanvullende verzekering, vaker een eigen risico dan anderen, ook na het corrigeren voor gezondheids- en sociaal-economische verschillen. Bij zowel de variabele ´geslacht´ als de variabele ´leeftijd´ is geen sprake van effectmodificatie, wat betekent dat de gevonden relatie niet anders blijkt te zijn voor mannen en vrouwen, en voor jongeren en ouderen. Op basis van de geschatte parameters uit tabel 3 is te berekenen dat de oddsratio voor het verschil tussen een heel goede en een heel slechte ervaren gezondheid 0,19 is (BI +0.04, +1.04). Iemand met een heel slechte ervaren gezondheid heeft ongeveer een 5 keer zo kleine kans om een vrijwillig eigen risico te hebben dan iemand met een heel goede ervaren gezondheid. De oddsratio voor het verschil tussen weinig en veel contact met de huisarts is 0,29 (BI -2,32, +0,84). Iemand die veel contact heeft met de huisarts heeft significant minder kans om een vrijwillig eigen risico te hebben dan iemand die weinig contact heeft met de huisarts. De oddsratio voor het verschil tussen een laag en hoog opleidingsniveau is 2,16 (BI +0,99, +4,68). Iemand met een hoog opleidingsniveau heeft een significant ruim 2 keer zo grote kans om een vrijwillig eigen risico te hebben dan iemand met een laag opleidingsniveau. Tabel 3: Resultaat logistisch model eigen risico (gecorrigeerd voor confounders*)
Ervaren gezondheid Contact huisarts Opleidingsniveau
Parameter
Odd ratio.
S.E.
P-waarde
95% BI
-0,41 -0,62 0,38
0,66 0,54 1,47
0,22 0,27 0,20
0,06 0,02 0,05
[0,43 - 1,01] [0,31 - 0,92] [1,00 - 2,17]
*: geslacht, leeftijd, aantal kinderen jonger dan 18 jaar en aanvullend verzekerd)
Discussie Uit de literatuur komt naar voren dat er mogelijk een sterke mate van zelfselectie optreedt bij de keuze voor een vrijwillig eigen risico. Dit zou ontstaan doordat ‘gezonde verzekerden’, waarvan verwacht wordt dat ze weinig zorg nodig hebben, bij een gelijke premiekorting eerder geneigd zijn een vrijwillig eigen risico te nemen dan ‘ongezonde verzekerden’, waarvan verwacht wordt dat ze veel zorg nodig hebben. Er is zo ver ons bekend geen literatuur die onderzoekt of er daadwerkelijk sprake is van zelfselectie en hoe groot het effect er van is in de context van het nieuwe zorgstelsel in Nederland. In dit onderzoek is hier wel naar gekeken en de studie toont een dergelijke maat aan van zelfselectie bij het nemen van een eigen risico. Op basis van bevindingen uit diverse publicaties wordt in dit onderzoek ook gekeken naar mogelijk 10
VGE Bulletin – maart 2010
additionele effecten van sociaal-economische status op het nemen van een vrijwillig eigen risico. De grote studiepopulatie is verdeeld over heel Nederland. De respondenten zijn overdag en ’s avonds benaderd om ervoor te zorgen dat zowel werkende als niet-werkende individuen bereikt konden worden. Het percentage vrouwen in deze populatie is iets hoger dan in Nederland en de gemiddelde leeftijd ligt iets hoger dan het Nederlandse gemiddelde. Echter, onze analyses zijn gecorrigeerd voor geslacht en leeftijdsverschillen. Kortom: de onderzoekspopulatie is redelijk representatief voor de Nederlandse populatie van 18 jaar en ouder in 2006. Wel ligt het aantal respondenten dat een eigen risico heeft in ons onderzoek iets hoger dan de werkelijke registraties in 2006 (8,3% versus 6,1%). Hierdoor zijn de statistische significanties van de gevonden associaties waarschijnlijk iets groter dan in werkelijkheid. Echter: de percentages individuen met eigen risico zijn niet veel van elkaar verwijderd en de gevonden associaties zijn sterk significant. Daardoor is het erg denkbaar dat de resultaten van dit onderzoek niet sterk zullen verschillen in een populatie die meer representatief is voor heel Nederland, wat betreft het hebben van een vrijwillig eigen risico. Een beperking van het onderzoek is dat er in de dataset geen informatie verzameld is over de hoogte van het vrijwillig eigen risico. Daardoor kon niet onderzocht worden op welke manier zelfselectie op basis van gezondheid en sociaal-economische status samenhangt met de hoogte van het vrijwillig eigen risico. Ook kon de variabele die de soort polis weergeeft door het groot aantal missende waarden niet meegenomen worden in de analyses.
Conclusie Uit de analyses blijkt dat zelfselectie een belangrijke rol speelt bij het nemen van een vrijwillig eigen risico in de context van het nieuwe zorgstelsel in Nederland. Iemand met een heel slechte ervaren gezondheid heeft ongeveer een 5 keer zo kleine kans om een vrijwillig eigen risico te hebben dan iemand met een heel goede ervaren gezondheid. Iemand die veel contact heeft met de huisarts heeft significant minder kans om een vrijwillig eigen risico te hebben dan iemand die weinig contact heeft met de huisarts. Daarbij is er sprake van een additioneel effect van sociaal-economische status, namelijk het opleidingsniveau, op het nemen van een vrijwillig eigen risico. Iemand met een hoog opleidingsniveau heeft, na het corrigeren voor gezondheidsverschillen, een significant ruim 2 keer zo grote kans om een vrijwillig eigen risico te hebben dan iemand met een laag opleidingsniveau. Samenvattend: gezondere en hogere opgeleide mensen nemen eerder een vrijwillig eigen risico dan minder gezonde en lagere opgeleide mensen. Deze resultaten suggereren dat de gemiddelde zorgkosten van verzekerden mét een vrijwillig eigen risico lager zullen zijn dan die van verzekerden zónder vrijwillig eigen risico. Hieruit is te concluderen dat voornamelijk de consument-geïnduceerde moral hazard van de gemiddeld gezien gezondere mensen beïnvloed zal worden door een vrijwillig eigen risico, wat leidt tot weinig besparing van zorgkosten. De vraag is dus hoe beleidsmakers effectiever de onnodige zorgvraag van gezonde en ongezonde populaties kunnen remmen. In 2008 is er een verplichte eigen risico, gelijk aan €150, naast het vrijwillige eigen risico ingevoerd. Dit treft ongezonde en gezonde populaties en zou daardoor ook de onnodige vraag van ongezonde populaties moeten beïnvloeden. Inmiddels bedraagt het verplicht eigen risico €165. Echter geeft het verplicht eigen risico aan de groep ‘ongezondere’ mensen geen doelmatigheidsprikkel omdat hun zorgkosten sowieso het bedrag van €165 overschrijden. Bovendien is het de vraag of het rechtvaardig is om bijvoorbeeld chronisch zieken verplicht het eigen risico te laten betalen. Volgens van Kleef et al. [10] kan de effectiviteit van het verplicht eigen risico bij chronisch zieken vergroot worden door het startpunt van het eigen risico van chronisch zieken te verschuiven naar een hoger kostenniveau. Stel dat iemand met diabetes kan kiezen uit twee kwalitatief gelijkwaardige behandelingen van respectievelijk €900 of €1100. In de huidige situatie zou deze persoon in beide gevallen €165 zelf moeten betalen en ervaart hij geen financiële prikkel om voor de goedkoopste behandeling te kiezen. Als het eigen risico VGE Bulletin – maart 2010
11
verschoven wordt naar het interval [€1000, €1165], wordt de diabetes patiënt wel geprikkeld om voor de goedkoopste behandeling te kiezen.[9] Een ander probleem betreffende het vrijwillige eigen risico is dat slechts een klein aantal individuen ervoor kiest (namelijk 5% in 2008). Mogelijke beleidsopties om het gebruik van vrijwillige eigen risico’s te stimuleren zijn het vereenvoudigen van het verzekeringssysteem wat eigen risico’s betreft en hogere kortingspremies aanbieden door bijvoorbeeld de kortingspremie door de overheid te laten subsidiëren.[10] Nicole Kaupmann is werkzaam op de Polikliniek Oogheelkunde van het Onze Lieve Vrouwe Gasthuis (OLVG) in Amsterdam. France Portrait is werkzaam bij de afdeling Health Economics and Health Technology Assessment van het Instituut voor Gezondheidswetenschappen van de Vrije Universiteit te Amsterdam. Literatuur 1. Kleef RC van. De nieuwe zorgverzekeringswet: solidariteit gewaarborgd? Aenorm 2006; 13 (52): 8. 2. Nederlandse Zorgautoriteit. Monitor Zorgverzekeringsmarkt: de balans 2007. Utrecht: 2007. 3. Schut E, Lapré R, Rutten F. De markt voor gezondheidszorg; Algemene economie van de gezondheidszorg. Maarssen: Elsevier gezondheidszorg 2006. 4. Kunst A. Sociaal-economische verschillen in sterfte en gezondheid in Nederland. Centraal Bureau voor de Statistiek, Den Haag: 2007. 5. Sadiraj K, Groot I. Sociaal-economische status in vereveningsmodel zorgverzekeraars: wat zijn de mogelijkheden? SEO Economisch Onderzoek in opdracht van het ministerie van VWS, Amsterdam: 2006. 6. Silva L. Gezondheidsverschillen rijk-arm. Monitor 2006; 35: 21. 7. Diepeveen CJ, Mosselman MA. Het overstapgedrag van de Nederlandse bevolking binnen het nieuwe zorgstelsel en de achterliggende factoren die hierop van invloed zijn. Instituut voor Gezondheidswetenschappen in samenwerking met de Faculteit der Economische Wetenschappen en Bedrijfskunde, Vrije Universiteit van Amsterdam: 2006. 8. Centraal Bureau voor de Statistiek. De invloed van het nieuwe zorgstelsel op conjunctuurindicatoren. Den Haag: 2006. http://www.cbs.nl/nlNL/menu/themas/dossiers/conjunctuur/publicaties/artikelen/archief/2006/2006-03-24f.htm (laatste bezoek: 24 januari 2010) 9. Kleef RC van,Ven WPMM van de, Vliet RCJA van. Een effectiever eigen risico in de zorg. Economische Statistische Berichten 92: 459-461. 10. Kleef RC van, Beck K, Ven WPMM van de, Vliet RCJA van. ‘Risk equalization and voluntary deductibles: a complex interaction’, Journal of Health Economics 27: 427-443.
12
VGE Bulletin – maart 2010
